Pythonの画像認識の勉強で参考になった本5冊を紹介
Pythonプログラムの特にscikit-learnやTensorFlow、OpenCVなどを使った画像認識の勉強で参考になった本5冊について紹介します。
※scikit-learnはPythonで機械学習を実行するときに使うライブラリになります。
※TensorFlowはGoogleが開発した機械学習に用いるためのライブラリになります。
※OpenCVはインテルが開発した画像や動画を処理するのに必要なライブラリになります。
1.ゼロからやさしくはじめるPython入門
「ゼロからやさしくはじめるPython入門 」は学校で購入した本で、Pythonのインストール方法やPythonの基礎から手書きの文字認識、写真判定まで、初心者にもわかりやすく掲載されています。あと、本に掲載されているプログラムをダウンロードすることができます。
この本は画像認識を勉強するために、購入したわけではなかったのですが、この本の最後の方に掲載されているscikit-learnを使った、写真判定を勉強したのがきっかけで、画像認識について興味が沸き勉強し始めました。
2.Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方
「Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」はscikit-learnの使い方や物体認識、画像にモザイクを入れる方法、郵便番号の番号を認識、判定する方法。他にも動画を使ったプログラムやTensorflowとKerasの使い方などが掲載されています。この本も掲載されているプログラムをダウンロードすることができます。
自分はこの本の最後にある料理写真の判定を参考に、卒業研究の「USBカメラを使った画像認識プログラム」を作成しました。
TensorFlow2に対応したり、マスクを着けているか着けていないかを判定するプログラムが追加されたりして、新しくなったのが下になります。
PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応
買うなら新しい方がいいと思います。前の本ではOpenCV3からOpenCV4にバージョンが変わって動かせなかったプログラムがあったので、新しい方がいいです。
あと、OpenCV3からOpenCV4にバージョンが変わって動かせなかったプログラムはクジラ飛行机さんの公式サイト「クジラ机ブログ」の書籍サポートにバージョンが変わって、変更されたプログラムが載っています。
3.Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック
「Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック」はwebサイトからプログラミングで使うデータの取り方や機械学習、深層学習、牛丼メニューの画像判定などが掲載されています。この本も掲載されているプログラムをダウンロードすることができます。
自分は立ち読みで見た、画像に書かれた数字100個を認識するプログラムと牛丼メニューの画像判定プログラムが掲載されているのに惹かれて購入しました。
「Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック」が改訂して新しくなったのが下になります。
増補改訂Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック
4.今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ
「今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ」はOpenCVを使った画像の水増しやscikit-learn、TensorFlow、Chainer、PyTorch、Kerasなどの使い方、他にもRaspberryPiでOpenCVを使った顔認識のやり方などが掲載されています。この本も掲載されているプログラムをダウンロードすることができます。
4月の緊急事態宣言の外出自粛で本屋に行けないと思い、前日に画像認識でいい本がないか調べて購入したのがこの本になります。この本でOpenCVとMatplotlibの使い方の基礎を勉強しました。
5.Pythonで始めるOpenCV 4プログラミング
「Pythonで始めるOpenCV 4プログラミング」は画像の回転や膨張、縮小などのOpenCVの各関数の使い方。他にもカメラで撮影した手書き数字の認識、顔検出などが掲載されています。この本も掲載されているプログラムをダウンロードすることができます。
OpenCV3からOpenCV4にバージョンが変わって変更された各関数の引数、戻り値について詳しく知りたいと思って購入しました。
中古で買うときの注意点
メルカリ、ブックオフなどの中古で買うとサンプルファイルをダウンロードするのに必要なナンバー(番号)が取られていると、サンプルファイルをダウンロードすることができないです。あと、ダウンロード回数制限もあるので、新品を購入した方がいいです。
